Los airdrops son un desastre en términos de ROI. Pero no tienen que serlo. El problema con la mayoría de los airdrops es que intentan recompensar a todos, cuando la dura verdad es que los participantes en airdrops no son iguales. Al establecer una mecánica de airdrop que filtre a los participantes, es posible lanzar un airdrop con un buen CPRW: la métrica que usamos internamente que mide el costo por billetera retenida más allá del plazo de 30 días. Un estudio de caso en la vida real sobre cómo hacerlo bien: Un airdrop distribuyó el 7.5% del suministro de tokens a 12,400 billeteras utilizando un multiplicador compuesto diario del 2%. Esto produjo una clara separación entre los participantes: • 89% de los usuarios >10x retuvieron en el TGE • 47.4% aún activos 90 días después • Los agricultores de nivel medio (4–8x) tuvieron una rotación del 67.7% • La división de billeteras redujo la captura de tokens del 73.8% al 63.3% El resultado fue una curva de retención en forma de U. Puedes ver cómo los usuarios de alto compromiso se mantuvieron mientras que los mercenarios de nivel medio cayeron, ya que la mecánica de diseño hizo que el compromiso parcial fuera irracional. Nuestra filosofía sobre los airdrops = solo usuarios reales. ¡Sigue a @horinekPM @thePeteasaurus @Perigoway para aprender más sobre nuestro trabajo en datos y análisis en cadena!